消費者は商品を選ぶ時にどのような点を重視しているのか。また、どのような商品のコンセプトが選好されるのか。
これらを分析し、シミュレーションする調査手法がコンジョイント分析です。
例えばパソコンを買う時、消費者は価格や性能、機能など様々な商品属性の組み合わせを比較・検討して購入商品を選んでいます。
コンジョイント分析では商品の選好を聞くことで、商品属性の重要度を分析し、最適な商品コンセプトを見つけだすことができます。
調査フロー
調査は概ね次のような手順で実施します。
インターネットの特性を活かして
- 商品コンセプトの写真や絵などを提示することができる
- 回答者の負担を減らすために、回答パターンによって質問を変えることができる
- 商品コンセプトや属性をランダムに提示できる
といった高精度の調査ができます。
日経リサーチはコンジョイント分析のパイオニアとして、1991年からソリューションを提供しており、豊富な経験と実績があります。多言語でのワールドワイド調査への適応や、会場調査や郵送調査などでの実施など、調査テーマ・対象に応じて実施することができます。
コンジョイント分析の主な手法
ACA（Adaptive Conjoint Analysis）
調査は以下の4つのセクションから構成されています。
- 属性ごとに水準の選好順位をつけてもらう
- 同一属性の2水準間の差の重要性を回答してもらう
- 2つの商品コンセプトを提示し、選好度合いを回答してもらう
- 単独で商品コンセプトを提示し、購買したい度合いを回答してもらう
前の回答の結果から最適な質問が生成され、個別の回答者にあった商品コンセプトを提示することで回答者負担の軽減を図っています。紙の調査では不可能なインターネットの特徴を最大限活かした方式です。
ACA 調査質問例
CBC（Choice-Based Conjoint Analysis）
回答者にフルプロファイルの商品コンセプトを複数提示し、その中から最も好きなコンセプトを1つだけ選択してもらいます。提示する商品コンセプトの中に「この中に購入対象となる商品はない」という選択肢を含められるので、現実の商品購入により近いイメージで調査できます。
CBC 調査質問例
アウトプット例
